在Spark（1.6.0）中处理hbase（ 1.0.0）中的数据

最近开始学习Spark，因为原先分析收集的数据都是存储在hadoop和hbase中，经过这两天终于解决了问题。

这里不说集群搭建，直接说如何设置和代码上如何处理能从hbase中读取数据。

1. 在spark的环境启动环境中需要加入hbase lib目录下的所有jar包：

    首先，在spark_home/lib目录下创建hbase目录，然后拷贝hbase_home/lib下所有jar包；

    然后，修改spark_classpath，在spark_home/conf/spark-env.sh中添加上边拷贝过来的jar包，例如export SPARK_CLASSPATH=/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/hbase/*

    不添加的话就会出现unread block data的错误。

2. 运行spark任务的时候，如果出现这个异常：TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory，需要检查几个方面的配置：

    a. spark内存是否足够，可以增加spark worker内存，也可以降低任务使用的内存

         在spark-env.sh中修改配置SPARK_WORKER_MEMORY可以修改worker的内存

         或者在任务中设置spark.executor.memory修改任务使用的内存

    b. 执行任务的时候，spark会为系统预留一部分内存，默认是几百M吧，具体值没有记下来，不过从worker日志是可以看到的，可以在任务中设置spark.testing.reservedMemory参数进行修改

3. 从hbase中读取数据时异常：org.apache.hadoop.hbase.security.AccessDeniedException: Insufficient permiss  

    这个可以明显看出是没有访问权限问题，从hbase日志中也可以看到类似security.UserGroupInformation: No groups available for user XXXXX的日志

    因为我是在windows eclipse上直接提交的任务，我就直接在windows上创建了一个hadoop账户（和我hbase集群使用的账户一样），然后就解决问题。

    最后，如果任务中设计到map/reduce方面的代码，是需要把代码打成jar包提交到spark上的，否则会抛出class not found的异常。

最后，附上我这次加的几行测试代码：

                // 初始化JavaSparkContext
		SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("spark://OPENFIRE-DEV:7080")
				.set("spark.executor.memory", "64m").set("spark.testing.reservedMemory", "102400");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
		// 这里我是从sprig容器中获取的HbaseUtil类，自己写的工具类，方便获取Configuration而已
		HbaseUtil hbaseUtil = (HbaseUtil) factory.getBean("hbaseUtil");
		Configuration hbaseConf = hbaseUtil.getConfiguration();
		// 从Table: member_biz_log中读取Family: app_log中的数据
		Scan scan = new Scan();
		scan.addFamily(Bytes.toBytes("app_log"));
		hbaseConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "member_biz_log");
		ClientProtos.Scan proto = ProtobufUtil.toScan(scan);
		String ScanToString = Base64.encodeBytes(proto.toByteArray());
		hbaseConf.set(TableInputFormat.SCAN, ScanToString);
		JavaPairRDD<ImmutableBytesWritable, Result> myRDD = sc.newAPIHadoopRDD(hbaseConf, TableInputFormat.class,
				ImmutableBytesWritable.class, Result.class);
		// 随便乱写的测试代码
		JavaPairRDD<String, Integer> result = myRDD
				.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>, String, Integer>() {
					private static final long serialVersionUID = -6214814960929421459L;
					@Override
					public Tuple2<String, Integer> call(
							Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result> immutableBytesWritableResultTuple2) throws Exception {
						byte[] o = immutableBytesWritableResultTuple2._2().getValue(Bytes.toBytes("ERROR"),
								Bytes.toBytes("logInfo"));
						if (o != null) {
							System.out.println(Bytes.toString(o));
							return new Tuple2<String, Integer>(Bytes.toString(o), 1);
						}
						return null;
					}
				});
		System.out.println(result.count());